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Enregistrement W1991460296 · doi:10.1111/j.1753-4887.2011.00437.x

Burden of anemia among indigenous populations

2011· review· en· W1991460296 sur OpenAlexaffabout
Amina Khambalia, Ashley Aimone, Stanley Zlotkin

Notice bibliographique

RevueNutrition Reviews · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousAnemiaMedicineTanzaniaEtiologyPublic healthPopulationMalariaEnvironmental healthMalnutritionMEDLINEGeographyImmunologyPolitical sciencePathologyBiologyInternal medicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An international perspective of the magnitude of anemia in indigenous peoples is currently lacking. The present systematic review was performed to characterize the global prevalence, severity, and etiology of anemia in indigenous peoples by conducting a systematic search of original research published in English from 1996 to February 2010 using PubMed, Medline, and Embase. A total of 50 studies, representing the following 13 countries, met the inclusion criteria: Australia, Brazil, Canada, Guatemala, India, Kenya, Malaysia, Mexico, New Zealand, Sri Lanka, Tanzania, the United States, and Venezuela. Results indicate major deficiencies in the coverage and quality of anemia monitoring data for indigenous populations worldwide. The burden of anemia is overwhelmingly higher among indigenous groups compared to the general population and represents a moderate (20-39.9%) to severe (≥40%) public health problem. For the most part, the etiology of anemia is preventable and includes inadequate diet, poor living conditions, and high infection rates (i.e., malaria and intestinal parasites). A concerted global effort is needed to reduce the worldwide burden of anemia in these marginalized populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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